Practical guide to the Idea, Development and Exploration stages of the IDEAL Framework and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation of new surgical procedures is a complex process challenged by evolution of technique, operator learning curves, the possibility of variable procedural quality, and strong treatment preferences among patients and clinicians. Preliminary studies that address these issues are needed to prepare for a successful randomized trial. The IDEAL (Idea, Development, Exploration, Assessment and Long-term follow-up) Framework and Recommendations provide an integrated step-by-step evaluation pathway that can help investigators achieve this. METHODS: A practical guide was developed for investigators evaluating new surgical interventions in the earlier phases before a randomized trial (corresponding to stages 1, 2a and 2b of the IDEAL Framework). The examples and practical tips included were chosen and agreed upon by consensus among authors with experience either in designing and conducting IDEAL format studies, or in helping others to design such studies. They address the most common challenges encountered by authors attempting to follow the IDEAL Recommendations. RESULTS: A decision aid has been created to help identify the IDEAL stage of an innovation from literature reports, with advice on how to design and report the IDEAL study formats discussed, along with the ethical and scientific rationale for specific recommendations. CONCLUSION: The guide helps readers and researchers to understand and implement the IDEAL Framework and Recommendations to improve the quality of evidence supporting surgical innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,131 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,022 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».